文档介绍：学位论文版权使用授权书㈣1111118洲9㈣洲5 3唧㈣8 2 Y 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定, 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版, 允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密口,在年解密后适用本授权书。不保密口。指导教师签名: 1_。1年G月罗日%烈文名磐泪利^/ 作月文 0 论越年学吖 h 独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。江苏大学硕士学位论文摘要微博作为一种新型网络应用,其信息传播方式兼具新闻传播和人际传播的特点,为人们自由、快速表达观点的同时亦成为一股网络舆情传播新势力,它的特殊结构和影响力使得舆情的传播速度和广度快于以前任何一种媒介。结合当前对网络舆论引导、演变、监测等需求, 从两个角度对微博进行研究。从宏观角度分析,将微博社区内用户抽象为网络中的一个节点, 用户之间的关注关系就形成了一种新型的具有互动色彩的复杂网络模式一微博舆情交互网。通过新浪微博开放平台API计算表明这种复杂网络呈现出小世界现象并具有度分布指数不随网络规模变化而明显变化的无尺度特性。在此基础上讨论微博社区内谣言的传播模型, 发现网络的拓扑结构和有效传染率能影响谣言的传播效率,有效传染率越大网络受影响规模越大,网络度分布熵越小,网络越发散,谣言越容易传播,进而从理论上提出遏制网络谣言的方法。从微观角度具体分析微博内容,对其进行分类以挖掘微博社区内的热点话题和用户倾向性。获取新浪微博1413个用户十天内的微博内容作为数据源,对其进行分词、停用词过滤等预处理,通过词频统计的方式发现整个微博流中的特征集合,根据内容关联度对这个集合进行划分得到每个微博话题对应的特征词表,每个特征词表对应一个话题,超过阈值即认为热点话题。利用知网提供的语义相似度和语义相关场计算功能,将微博语句中的态度词与褒贬词预料进行相似度对比,通过褒贬倾向值计算公式获得微博的语义倾向性,从而判断微江苏大学硕士学位论文博社区用户对于热点事件的态度,分别用召回率和准确率来评价。实验证明本文提出的算法是有效的,并对导致实验误差的几个因素进行分析,为以后的研究提供理论支持。关键词: 网络舆情,小世界,无尺度,谣言传播,话题发现,文本倾向性江苏大学硕士学位论文 ABSTRACT As anew web application,means munication have characteristicsinbothnewsmedia munication. Itsinfluence and special structure make the speed and scale of propagating public opinion greater than any other media before. Simultaneously it es a new force of public opinion thesis research itfrom two perspectives with requirements forguiding mechanisms and opinion evolution behaviors andsurveillance. Usersofmicroblog can beabstracted asnodes work from a macro the releationships of users tum into a new work named as microblogging opinion calculationsshow thatthetopology presents a small world phenomenon with scale-freeproperties that the degree distributionexponent does’t driftssignificantly asthechange work ,we discuss thenlmor propagation model withinthe munity and discover work topology and theeffec